实习周志.docx

根据提供的文档内容，我们可以总结出该文档主要涉及的是一个基于遗传算法的应用实例。遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，广泛应用于求解优化问题。以下是对文档中提到的关键知识点的详细解释： ### 1. 遗传算法基础 - **遗传算法**：一种搜索算法，用于解决优化和搜索问题。它借鉴了达尔文的自然选择理论和孟德尔的遗传学原理。 - **染色体**：遗传算法中的基本单位，通常用一串编码来表示，如二进制编码。 - **基因**：构成染色体的基本单元。 - **种群**：由多个个体组成的集合。 - **适应度函数**：评估每个个体在特定问题中的表现好坏。 ### 2. 主函数 `my_ga.m` - **参数设置**： - `dim=5`：表示染色体的长度为5。 - `num=60`：表示种群大小为60。 - `gen=300`：表示迭代次数为300次。 - `pm=0.01`：变异概率为1%。 - `pc=0.9`：交叉概率为90%。 - **流程**： - 初始化种群：调用`init`函数生成初始种群。 - 迭代过程：包括选择优秀个体、交叉、变异、选择下一代种群等步骤。 - 结果展示：通过`best`函数显示最优解及其对应的方案，并绘制优化过程。 ### 3. 初始化函数 `init.m` - **功能**：初始化种群。 - **实现**：创建一个大小为`num×dim`的矩阵，其中元素为随机生成的0或1，代表二进制编码的染色体。 ### 4. 选择优秀父代个体 `fittest.m` - **功能**：计算每个个体的目标值和适应值，并筛选出优秀的个体。 - **实现**： - 计算目标值：将染色体转换为十进制数值，然后根据定义的目标函数计算目标值。 - 适应值计算：如果目标值大于设定的阈值`h`，则该个体被视为优秀个体并保留下来。 ### 5. 交叉 `crossover.m` - **功能**：通过交叉操作产生新的子代。 - **实现**： - 随机选择交叉点。 - 对选定的父代个体在交叉点处进行交换，生成新的子代。 ### 6. 变异 `mutation.m` - **功能**：对子代进行变异操作，增加种群多样性。 - **实现**： - 随机选择变异位置。 - 将选中的基因位上的值取反。 ### 7. 筛选出下一代种群 `select.m` - **功能**：使用锦标赛选择法从当前种群中选择出下一代种群。 - **实现**： - 首先计算所有个体的目标函数值。 - 使用锦标赛选择法：随机选取两个个体，比较其目标函数值，保留较好的一个。 - 重复上述过程直到获得所需的新一代种群。 ### 8. 画图显示优化过程 `plot_ga.m` - **功能**：绘制优化过程中每一代的最佳解的变化情况。 - **实现**：记录每一代的最佳适应度值，并绘制曲线图。 ### 9. 显示最优解及方案 `best.m` - **功能**：在迭代完成后显示最优解及其对应的方案。 - **实现**：遍历最终种群，找出最佳个体并返回。 该文档提供了一个基于遗传算法的优化问题求解框架，通过一系列函数实现了种群初始化、选择、交叉、变异、选择下一代种群、结果可视化等功能。这些步骤共同构成了遗传算法的基本流程，可用于求解多种类型的优化问题。